Prompt Decomposition：复杂任务的解构艺术
一、什么是 Prompt Decomposition Prompt Decomposition（提示分解）是将一个复杂的任务分解为多个简单的子任务，分别通过不同的 Prompt 或步骤执行，最终组合结果的技术。 1.1 为什么需要分解 问题 单一 Prompt 的表现 分解后的表现 步骤过多遗漏 30-50% 概率跳过步骤 每步逐一执行 上下文稀释 长 prompt 中关键指令被稀释 每步聚焦单一目标 输出质量不均 各部分质量参差不齐 每一步可控可调 调试困难 无法定位错误环节 每步独立可观测 1.2 分解 vs 不分对比 # ❌ 不分解：所有要求挤在一个 Prompt undivided_prompt = """ 请为我们的新产品写一篇营销文案： 1. 分析目标受众 2. 列出 3 个核心卖点 3. 写一个引人注目的标题 4. 写产品描述（200 字） 5. 写行动号召（CTA） 要求：用活泼的语气，包含 SEO 关键词，检查错别字 """ # ✅ 分解为 5 个独立步骤 decomposed_pipeline = [ {"step": "受众分析", "prompt": "分析以下产品的目标受众...", "output_var": "audience"}, {"step": "卖点提取", "prompt": "基于产品特性，提取 3 个核心卖点...", "output_var": "features"}, {"step": "标题创作", "prompt": "基于目标受众和卖点，创作 5 个标题候选...", "output_var": "headlines"}, {"step": "正文生成", "prompt": "使用选定标题和卖点，撰写产品描述...", "output_var": "body"}, {"step": "质量检查", "prompt": "检查以下文案的语法、SEO 和长度...", "output_var": "review"}, ] 二、分解策略 2.1 管道式分解（Pipeline） 子任务按顺序执行，前一步的输出是后一步的输入。 ...